文件名称：ist的matlab代码-RobustPhotometricStereo:稳健的光度学立体声
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更新时间：2024-06-15 01:33:36
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ist的matlab代码Python中强大的光度学立体声 由大阪大学和JSPS KAKENHI资助号JP16H01732支持的Matsushita Yayyuki撰写（） 基于2010-2018年在Microsoft Research Asia和大阪大学与以下出版物列表中列出的外部合作伙伴一起进行的稳健的光度学立体作品的一部分。 什么是光度立体声？ 光度立体声是一种由伍德汉姆[1]最初提出的，从固定视点但在变化的照明条件下记录的图像集中确定场景表面法线的方法。 → 什么是稳健的光度学立体声？ 常规的光度学立体声基于最小二乘回归（或L2残差最小化），容易受到较大离群值的影响。 例如，假设采用朗伯反射率和局部照明模型，则将镜面高光和投射阴影视为离群值，从而导致对表面法线的估计不准确。 → 健壮的光度学立体声基于稀疏回归有效地忽略了这些离群值。 此代码基于以下内容实现了强大的光度学立体声： L1残差最小化 稀疏贝叶斯学习 强大的主成分分析（RPCA） 该软件实现还包括常规的L2残差最小化（或最小二乘）方法。 输入 地面真相 L2 L1 SBL RPCA 如何使用？ 下载此软件包并运行演示代码